norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) mf_norm = mf_out / norm怎么用mf_nore=mf_out/norm重新表示

可以将上述两行代码重新表示为：

mf_norm = np.divide(mf_out, np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True))

在这个表达式中，`np.divide()` 函数与 `/` 运算符的作用是一样的，用于计算 `mf_out` 和 `np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)` 的逐元素除法。`np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)` 表示对 `mf_out` 沿着第三个维度（即轴 `2`）进行求和，保留维度，得到一个形状为 `(m, n, 1)` 的数组，其中 `m` 和 `n` 分别表示 `mf_out` 的前两个维度的长度。然后，将 `mf_out` 与这个数组进行逐元素除法，得到一个形状与 `mf_out` 相同的数组 `mf_norm`，它表示将 `mf_out` 沿着第三个维度进行归一化后的结果。

需要注意的是，在使用 `np.divide()` 函数时，如果两个数组的形状不匹配，会自动进行广播规则对齐。在上述表达式中，由于 `np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)` 的形状与 `mf_out` 的前两个维度相同，因此可以直接进行逐元素除法，无需进行额外的形状转换。